Salt Security frente a Fiddler AI

Fiddler mide el rendimiento del modelo. Los atacantes explotan las API que los modelos invocan.

Fiddler AI es una plataforma de observabilidad, creada desde 2018 para monitorizar la calidad de los modelos LLM y ML, detectar alucinaciones y deriva, y proporcionar a los científicos de datos visibilidad sobre cómo se comportan los modelos. Salt Security fue creada para un problema diferente: proteger las API, los servidores MCP y los servicios descendentes sobre los que actúan los agentes de IA cuando se ejecuta el modelo. No son la misma plataforma. Resuelven problemas diferentes para compradores diferentes.

Observabilidad de la IA y monitorización de LLM

Rendimiento del modelo, deriva, alucinación

Sí

Fabric de API y seguridad de la capa de acción

Lo que los agentes hacen en tu infraestructura

Sí

Grafo de Seguridad Agéntica

Correlación de LLM, MCP, API, identidad

Sí

Solicitar una demostración

Para qué fue construida cada plataforma

Observabilidad de IA y seguridad agéntica
son disciplinas completamente diferentes

Salt Security: seguridad agéntica diseñada específicamente

La superficie de ataque completa — LLM a través de la estructura de API

Salt Security fue construida desde cero como una plataforma de seguridad, no como una herramienta de observabilidad. El Grafo de Seguridad Agéntica mapea y correlaciona cada conexión LLM, servidor MCP, punto final de API, identidad y flujo de datos a través del código, la nube y el tiempo de ejecución, detectando ataques de varios pasos y abuso de lógica de negocio en la infraestructura a la que la capa de observabilidad de Fiddler nunca llega.

Grafo de Seguridad Agéntica a través de las capas LLM, MCP y API
Detección de ataques basados en el comportamiento en las API empresariales posteriores
Correlación de secuencias de varios pasos con reconocimiento de identidad
Cobertura de API internas y este-oeste fuera de banda
Bucle de remediación de tiempo de ejecución a código
Gobernanza de código de Salt en repositorios antes del despliegue
Ocho años de investigación en seguridad de API en producción

Fiddler AI: Plataforma de Observabilidad MLOps

Monitoreo del rendimiento del modelo y barandillas de LLM

Fundada en 2018 como una empresa de observabilidad de modelos de ML, Fiddler se ha expandido al monitoreo de agentes de IA a través de su Trust Service, proporcionando barandillas para las entradas y salidas de LLM, monitoreando más de 100 métricas que incluyen alucinación, toxicidad y desviación. Sus principales compradores son equipos de ciencia de datos e ingeniería de ML que necesitan operacionalizar la IA de manera fiable a escala.

Monitoreo profundo del rendimiento de modelos LLM y ML
Barandillas de Fast Trust Service con un tiempo de respuesta inferior a 100 ms
Más de 100 métricas: alucinación, toxicidad, PII, desviación, sesgo
Sin cobertura de las API y los servidores MCP sobre los que actúan los agentes
Sin detección de ataques conductuales en la infraestructura descendente
Sin gráfico de seguridad agéntica — sin correlación de amenazas entre tejidos
Primero la observabilidad — diseñado para equipos de fiabilidad, no para equipos de seguridad

Cara a cara

Las capacidades de seguridad agéntica
que una plataforma de observabilidad no puede proporcionar

Fiddler te dice si tu modelo está alucinando. Salt te dice si tus API están siendo atacadas. Estas son capacidades que requieren una plataforma de seguridad, no un panel de monitoreo.

Característica	Descripción
Descubrimiento Agéntico Unificado	Descubre API, servidores MCP y activos impulsados por IA en la exposición externa, la nube, los repositorios de código y el tiempo de ejecución.
Grafo de Seguridad Agéntico	Correlaciona LLMs, servidores MCP, APIs, identidades y datos sensibles en un único contexto de capa de acción.
Salt Gobernanza de Código	Regula la creación de API y MCP en repositorios, solicitudes de extracción y flujos de trabajo de desarrolladores antes de que la lógica arriesgada llegue a producción.
Remediación de tiempo de ejecución a código	Integra los hallazgos en tiempo de ejecución en los flujos de trabajo DevOps y en los asistentes de codificación con IA para corregir las causas raíz.
Correlación de secuencias consciente del agente	Rastrea identidades de agente únicas e intenciones de varios pasos a través de sesiones, herramientas y servicios.
Protección de la capa de acción basada en el comportamiento	Detecta el abuso de la lógica de negocio a velocidad de máquina, más allá de firmas, esquemas o filtros de indicaciones.
Cobertura Interna y Este-Oeste	Protege las API internas y las interacciones de servicios posteriores que las herramientas solo de borde y solo de modelo pasan por alto.
Seguridad de datos en la capa de acción	Mapea datos sensibles en tránsito a través de APIs, servidores MCP y acciones de agentes.
Seguridad integral del tejido de API	Protege todas las API —internas, externas, en la sombra y de terceros—, independientemente del modelo o framework de agente que haya generado la llamada, sin necesidad de instrumentación del modelo.
Detección y gestión de servidores MCP	Detecta y gestiona servidores MCP en código, la nube y en tiempo de ejecución, incluyendo servidores MCP no autorizados y ocultos creados fuera de cualquier aplicación modelo monitorizada.

Por qué es importante

Fiabilidad del modelo y seguridad de la API
no son la misma disciplina

Fiddler mide si tu IA está funcionando. Salt detecta si está siendo atacada.

Las más de 100 métricas de Fiddler —tasa de alucinación, puntuación de toxicidad, latencia de respuesta, desviación del modelo— le indican cuán fiablemente su IA está funcionando para sus usuarios. Esa es una disciplina operativa genuinamente importante para cualquier equipo que ejecute IA en producción.

No es lo mismo que detectar que un atacante está utilizando sus agentes de IA para ejecutar abusos de lógica de negocio a través de sus API empresariales a velocidad de máquina. Las métricas de desviación y alucinación no revelan secuencias de ataques de múltiples pasos. Los paneles de rendimiento del modelo no descubren servidores MCP en la sombra. Salt fue diseñado para el problema de seguridad. Fiddler fue diseñado para el problema de fiabilidad. Comprar uno no reemplaza la necesidad del otro.

Lo que Salt detecta y Fiddler no fue diseñado para encontrar

Ataques adversarios de múltiples pasos a través de API — ataques que no producen una degradación observable de la calidad del modelo
Abuso de lógica de negocio en API empresariales descendentes llamadas por agentes después de salidas de modelo limpias
API en la sombra y servidores MCP maliciosos creados completamente fuera de cualquier aplicación de modelo monitoreada
Tráfico interno de API este-oeste activado por acciones de agentes — infraestructura que no produce telemetría de LLM
Lógica de API y MCP riesgosa en repositorios antes de que se haya desplegado cualquier modelo para observar su comportamiento

Código Salt

Seguridad antes de que cualquier modelo tenga tráfico que observar

El modelo de observabilidad de Fiddler se activa cuando se despliega un modelo y genera telemetría. Salt Code rige la creación de API y MCP a nivel de repositorio, escaneando las solicitudes de extracción en busca de integraciones riesgosas, API en la sombra y patrones agénticos inseguros antes de su implementación. Los hallazgos en tiempo de ejecución se retroalimentan automáticamente a los flujos de trabajo de los desarrolladores, de modo que las vulnerabilidades se corrigen en el origen en lugar de observarse indefinidamente en los paneles de producción.

capas cubiertas:
LLM, MCP, API

instrumentación del modelo
requerida

capacidades de seguridad
que la observabilidad no puede ofrecer

años de producción
investigación en seguridad de API

¿Quiere ver la plataforma Salt en acción?

Descubra cómo la plataforma líder de seguridad de API de Salt Security puede proporcionar una gobernanza de postura completa y protección contra amenazas de comportamiento de API.

Vea Salt en acción Pruébalo ahora